JP7231354B2 - Information processing program, information processing apparatus, and information processing method - Google Patents
Information processing program, information processing apparatus, and information processing method Download PDFInfo
- Publication number
- JP7231354B2 JP7231354B2 JP2018148536A JP2018148536A JP7231354B2 JP 7231354 B2 JP7231354 B2 JP 7231354B2 JP 2018148536 A JP2018148536 A JP 2018148536A JP 2018148536 A JP2018148536 A JP 2018148536A JP 7231354 B2 JP7231354 B2 JP 7231354B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- content
- classification
- unit
- display
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims description 49
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 10
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 60
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 34
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 30
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 19
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 10
- 230000008859 change Effects 0.000 description 10
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 4
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 description 4
- KNMAVSAGTYIFJF-UHFFFAOYSA-N 1-[2-[(2-hydroxy-3-phenoxypropyl)amino]ethylamino]-3-phenoxypropan-2-ol;dihydrochloride Chemical compound Cl.Cl.C=1C=CC=CC=1OCC(O)CNCCNCC(O)COC1=CC=CC=C1 KNMAVSAGTYIFJF-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 238000010411 cooking Methods 0.000 description 3
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 3
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 3
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 3
- 241000219112 Cucumis Species 0.000 description 2
- 235000015510 Cucumis melo subsp melo Nutrition 0.000 description 2
- FJJCIZWZNKZHII-UHFFFAOYSA-N [4,6-bis(cyanoamino)-1,3,5-triazin-2-yl]cyanamide Chemical compound N#CNC1=NC(NC#N)=NC(NC#N)=N1 FJJCIZWZNKZHII-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 2
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 2
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 235000015170 shellfish Nutrition 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Description
本発明は、情報処理プログラム、情報処理装置、および情報処理方法に関する。 The present invention relates to an information processing program, an information processing apparatus, and an information processing method.
近年、インターネットなどのネットワークを介してユーザが取得できるコンテンツが増大している。そのため、ユーザが関心のあるコンテンツを全て閲覧しようとすると膨大な時間がかかってしまう。そこで、特許文献1には、ユーザの関心が高いと推定されるコンテンツを配信する技術が提案されている。 2. Description of the Related Art In recent years, there has been an increase in content that users can acquire via networks such as the Internet. Therefore, it takes an enormous amount of time to browse all the content that the user is interested in. Therefore, Patent Literature 1 proposes a technique for distributing content that is presumed to be of high interest to the user.
上記従来の技術は、ユーザに提供されるコンテンツを絞り込むことができるものの、絞り込まれたコンテンツをユーザが迅速に閲覧可能とすることは考慮されておらず、閲覧するコンテンツが多くなればなるほど閲覧時間がかかってしまう。 Although the conventional technology described above can narrow down the content provided to the user, it does not take into account the ability of the user to view the narrowed-down content quickly. It takes
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザによる迅速な閲覧に適したコンテンツの表示を可能とする情報処理プログラム、情報処理装置、および情報処理方法を提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object thereof is to provide an information processing program, an information processing apparatus, and an information processing method that enable display of content suitable for quick browsing by a user.
本願に係る情報処理プログラムは、ユーザから特定情報の選択を受け付ける受付手順と、前記選択された特定情報に関する指標を用いてコンテンツに含まれる情報を分類する分類手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。 An information processing program according to the present application causes a computer to execute a reception procedure for accepting selection of specific information from a user and a classification procedure for classifying information included in content using an index related to the selected specific information. Characterized by
実施形態の一態様によれば、ユーザによる迅速な閲覧に適したコンテンツの表示を可能とする情報処理プログラム、情報処理装置、および情報処理方法を提供することができる。 According to one aspect of the embodiments, it is possible to provide an information processing program, an information processing apparatus, and an information processing method that enable display of content suitable for quick browsing by a user.
以下に、本願に係る情報処理プログラム、情報処理装置、および情報処理方法を実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理プログラム、情報処理装置、および情報処理方法が限定されるものではない。 Embodiments (hereinafter referred to as "embodiments") for implementing an information processing program, an information processing apparatus, and an information processing method according to the present application will be described in detail below with reference to the drawings. The information processing program, the information processing apparatus, and the information processing method according to the present application are not limited by this embodiment.
〔1.情報処理〕
図1を用いて、実施形態に係る情報処理について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の説明図であり、第1の実施形態においては、情報処理装置の一例である端末装置によって情報処理が実行される。
[1. information processing]
Information processing according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is an explanatory diagram of information processing according to the embodiment. In the first embodiment, information processing is executed by a terminal device which is an example of an information processing device.
図1に示すように、実施形態に係る端末装置は、表示部の表示画面にコンテンツを表示することができる。図1に示す表示画面に表示されるコンテンツCは、ニュースや掲示板などの記事であり、文章に含まれる文字を便宜上三角、四角、および丸で示しているが、三角、四角、および丸の各々は、文章に含まれる文字または文字列である。 As shown in FIG. 1, the terminal device according to the embodiment can display content on the display screen of the display unit. The content C displayed on the display screen shown in FIG. 1 is an article such as news or a bulletin board. is a character or string contained in a sentence.
また、図1に示すように、端末装置の表示画面には、特定情報を選択するための選択画面が含まれている。特定情報は、ユーザが注目したい情報であり、ユーザの興味がある情報である。図1に示す例では、端末装置のユーザは、端末装置の不図示の入力部を操作することによって、特定情報X、特定情報Y、および特定情報Zの中から注目したい情報を選択することができる。 Further, as shown in FIG. 1, the display screen of the terminal device includes a selection screen for selecting specific information. The specific information is information that the user wants to pay attention to, and is information that the user is interested in. In the example shown in FIG. 1, the user of the terminal device can select desired information from specific information X, specific information Y, and specific information Z by operating an input unit (not shown) of the terminal device. can.
端末装置は、ユーザが注目したい情報として特定情報Xを選択した場合、特定情報Xに関する指標を用いてコンテンツCに含まれる情報を分類する。特定情報Xに関する指標は、コンテンツCに含まれる情報が第1の情報であるか第2の情報であるかの分類を行うための指標である。図1に示す例では、三角の記号で示される文字または文字列は、第1の情報であり、丸の記号で示される文字または文字列は、第2の情報である。 When the user selects the specific information X as the information that the user wants to pay attention to, the terminal device classifies the information included in the content C using the index related to the specific information X. The index related to the specific information X is an index for classifying whether the information included in the content C is the first information or the second information. In the example shown in FIG. 1, the characters or character strings indicated by triangular symbols are the first information, and the characters or character strings indicated by circular symbols are the second information.
端末装置は、例えば、特定情報X、特定情報Y、および特定情報Zの各々に関連する指標の値(以下、指標値と記載する)を導出するための分類辞書を有しており、かかる分類辞書を用いて、コンテンツCに含まれる情報が第1の情報であるか第2の情報であるかの分類を行うことができる。例えば、第1の情報は、特定情報で特定されるカテゴリーにおけるポジティブな情報であり、第2の情報は、特定情報で特定されるカテゴリーにおけるネガティブな情報である。例えば、特定情報Xが株価である場合、第1の情報は、株価上昇に関する情報であり、第2の情報は、株価下落に関する情報である。 The terminal device has, for example, a classification dictionary for deriving an index value (hereinafter referred to as an index value) associated with each of the specific information X, the specific information Y, and the specific information Z. Using a dictionary, it is possible to classify the information included in the content C as the first information or the second information. For example, the first information is positive information in the category specified by the specific information, and the second information is negative information in the category specified by the specific information. For example, when the specific information X is a stock price, the first information is information about a stock price increase, and the second information is information about a stock price decrease.
端末装置は、コンテンツCに含まれる情報が第1の情報であるか第2の情報であるかの分類を行った後、かかる分類結果に基づいて、第1の情報と第2の情報とを互いに区別がつくように強調表示する。図1に示す例では、三角の記号で示される第1の情報と、丸の記号で示される第2の情報とが互いに区別可能に、四角の記号で示される残りの情報に比べて強調して表示されている。なお、強調表示は、文字の色、サイズ、およびフォントのうち少なくとも一つの変更を含む。 After classifying whether the information contained in the content C is the first information or the second information, the terminal device classifies the first information and the second information based on the classification result. Highlight them to distinguish them from each other. In the example shown in FIG. 1, the first information indicated by the triangular symbols and the second information indicated by the circular symbols are distinguishably emphasized compared to the rest of the information indicated by the square symbols. are displayed. Note that highlighting includes changing at least one of character color, size, and font.
このように、実施形態に係る端末装置は、ユーザから特定情報の選択を受け付け、ユーザによって選択された特定情報に関する指標を用いてコンテンツCに含まれる情報を分類することができる。これにより、コンテンツCに含まれる情報の分類をユーザの選択に沿った分類方法で行うことができるため、ユーザによる迅速な閲覧に適したコンテンツCの表示を行うことが容易になり、ユーザのコンテンツCの閲覧にかかる時間を大幅に低減することができる。 As described above, the terminal device according to the embodiment can receive selection of specific information from the user and classify information included in the content C using an index related to the specific information selected by the user. As a result, the information included in the content C can be classified according to the user's selection, thereby facilitating the display of the content C suitable for quick browsing by the user. The time required for viewing C can be greatly reduced.
なお、上述した例では、端末装置は、第1の情報および第2の情報以外の残りの情報は、変更していないが、残りの情報の色、サイズ、およびフォントの少なくとも一つを変更することで、第1の情報および第2の情報をより強調させるようにすることもできる。 In the above example, the terminal device does not change information other than the first information and the second information, but changes at least one of the color, size, and font of the remaining information. By doing so, it is also possible to emphasize the first information and the second information.
〔2.情報処理システム〕
図2は、実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す図である。図2に示すように、実施形態に係る情報処理システム100は、情報提供装置1と、端末装置2とを備える。
[2. Information processing system]
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a configuration of an information processing system according to the embodiment; As shown in FIG. 2 , the
情報提供装置1と端末装置2は、ネットワーク3を介して有線または無線により互いに通信可能に接続される。ネットワーク3は、例えば、LAN(Local Area Network)や、インターネットなどのWAN(Wide Area Network)である。
The information providing device 1 and the
また、情報提供装置1は、端末装置2に各種のコンテンツを提供する。情報提供装置1は、例えば、ニュースサイト、オークションサイト、天気予報サイト、ショッピングサイト、ファイナンスサイト、路線検索サイト、マップサイト、トラベルサイト、グルメサイト、またはブログなどに関する各種のウェブページを提供する。
The information providing device 1 also provides various contents to the
端末装置2は、例えば、スマートフォン、タブレット型端末、PDA(Personal Digital Assistant)、パーソナルコンピュータなどのスマートデバイス(通信端末)であり、ブラウザなどのアプリケーションが実行可能である。端末装置2は、ブラウザや専用のアプリケーションから、情報提供装置1にネットワーク3を介してアクセスすることができる。端末装置2のユーザは、情報提供装置1から提供される種々のオンラインサービスを利用することができる。
The
〔2.1.情報提供装置〕
図3は、実施形態に係る情報提供装置の構成の一例を示す図である。図3に示すように、情報提供装置1は、通信部11と、記憶部12と、制御部13(コントローラ)とを備え、端末装置2のユーザにオンラインサービスを提供する。以下、通信部11、記憶部12、および制御部13の順に具体的に説明する。
[2.1. Information providing device]
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the configuration of the information providing device according to the embodiment; As shown in FIG. 3, the information providing device 1 includes a
〔2.1.1.通信部〕
通信部11は、ネットワーク3との間で情報の送受信を行う通信インターフェイスであり、ネットワーク3との接続を有線または無線で行う。制御部13は、通信部11およびネットワーク3を介して、端末装置2との間で各種の情報を送受信することができる。
[2.1.1. communication section]
The
〔2.1.2.記憶部〕
記憶部12は、コンテンツDB(Database)21と、分類辞書テーブル22とを記憶する。記憶部12は、例えば、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、HDD(Hard Disk Drive)、光ディスク等の記憶装置である。
[2.1.2. Memory part]
The
コンテンツDB21は、情報提供装置1が上述したオンラインサービスによって端末装置2のユーザに提供する各種のコンテンツを記憶する記憶部である。例えば、コンテンツDB21には、各サイトに提供されるニュースなどの記事、および各サイトに投稿されるコメントなどのコンテンツが記憶される。
The
分類辞書テーブル22は、コンテンツに含まれる情報を分類するための複数の辞書が含まれる。図4は、実施形態に係る分類辞書テーブルの一例を示す図である。図4に示すように、分類辞書テーブル22は、「特定情報」、「種別」、および「分類辞書」を互いに関連付けた情報を含む。 The classification dictionary table 22 includes a plurality of dictionaries for classifying information included in content. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a classification dictionary table according to the embodiment; As shown in FIG. 4, the classification dictionary table 22 includes information in which "specific information", "type", and "classification dictionary" are associated with each other.
「特定情報」は、分類対象のカテゴリーを示す情報である。図4に示す例では、「特定情報」は、株価、為替、政治などである。なお、「特定情報」は、図4に示す例に限定されず、例えば、スポーツ、不動産、受験、中古車、料理、旅行などであってもよい。 "Specific information" is information indicating a category to be classified. In the example shown in FIG. 4, the "specific information" is stock prices, exchange rates, politics, and the like. Note that the "specific information" is not limited to the example shown in FIG. 4, and may be, for example, sports, real estate, examinations, used cars, cooking, travel, and the like.
「種別」は、特定情報で特定されるカテゴリーの情報を分類するための指標の種別を示す情報である。図4に示す例では、「種別」は、特定情報が株価の情報や為替の情報である場合、トレンド、増減、煽り、および売り買いであり、特定情報が政治の情報である場合、与野党などである。以下、指標の種別を示す情報を指標種別情報と記載する場合がある。 “Type” is information indicating the type of index for classifying the information of the category specified by the specific information. In the example shown in FIG. 4, the "type" is trend, increase/decrease, instigation, and selling/buying when the specific information is stock price information or exchange rate information. be. Hereinafter, information indicating the type of index may be referred to as index type information.
「分類辞書」は、特定情報と指標種別情報との組毎に生成され、単語と指標値とが関連付けられた情報を含む。指標値は、特定情報で特定されるカテゴリーの情報を分類するための指標の値(スコア)である。かかる指標値は、例えば、特定情報で特定されるカテゴリーにおいて、単語がポジティブな情報であればあるほど1に近づき、単語がネガティブな情報であればあるほど-1に近づく。 The "classification dictionary" is generated for each set of specific information and index type information, and includes information in which words and index values are associated. The index value is an index value (score) for classifying the information of the category specified by the specific information. For example, in the category specified by the specific information, the index value approaches 1 as the word has positive information, and approaches -1 as the word has negative information.
また、「分類辞書」は、例えば、特定情報が受験である場合、受験に関する指標値と単語とが関連付けられた情報を含む。この場合、指標値は、受験にでそうな単語であればあるほど1に近づき、受験にでなさそうな単語であればあるほど-1に近づく。 In addition, for example, when the specific information is examination, the "classification dictionary" includes information in which index values and words related to examination are associated with each other. In this case, the index value approaches 1 for words that are more likely to appear on the test, and approaches -1 for words that are less likely to appear on the test.
また、「分類辞書」は、例えば、特定情報が料理である場合、料理の良否に関する指標値と単語とが関連付けられた情報を含む。この場合、指標値は、美味しい料理を意味しそうな単語であればあるほど1に近づき、美味しくない料理を意味しそうな単語であればあるほど-1に近づく。 Further, for example, when the specific information is cooking, the "classification dictionary" includes information in which index values and words relating to the quality of cooking are associated with each other. In this case, the index value approaches 1 for words that are more likely to mean delicious food, and approaches -1 for words that are more likely to mean less delicious food.
また、「分類辞書」は、特定情報が政治である場合、政治に関する指標と単語とが関連付けられた情報を含む。政治に関する指標は、例えば、与党寄りであるか野党寄りであるかを示す指標である。この場合、指標値は、例えば、与党寄りの単語であればあるほど1に近づき、野党寄りの単語であればあるほど-1に近づく。与党寄りの単語とは、例えば、与党の政治家や与党寄りの人が使用しそうな用語であり、野党寄りの単語とは、例えば、野党の政治家や野党寄りの人が使用しそうな用語である。 Also, when the specific information is politics, the "classification dictionary" includes information in which indexes and words related to politics are associated with each other. The political index is, for example, an index that indicates whether a party is pro-ruling or pro-opposition. In this case, for example, the index value approaches 1 as the word is closer to the ruling party, and approaches −1 as the word is closer to the opposition party. Ruling party-friendly words are terms that are likely to be used by ruling party politicians and people who are close to the ruling party, and opposition-friendly words are terms that are likely to be used by opposition politicians and people who are close to the opposition party. be.
また、「分類辞書」は、特定情報がスポーツである場合、スポーツに関する指標と単語とが関連付けられた情報を含む。スポーツに関する指標は、例えば、野球ファンかサッカーファンであるかを示す指標である。この場合、指標値は、例えば、野球ファン寄りの単語であればあるほど1に近づき、サッカーファン寄りの単語であればあるほど-1に近づく。野球ファン寄りの単語は、例えば、野球ファンが使用しそうな単語であり、サッカーファン寄りの単語は、例えば、サッカーファンが使用しそうな単語である。 In addition, when the specific information is sports, the "classification dictionary" includes information in which indices and words related to sports are associated with each other. The sports-related index is, for example, an index indicating whether the user is a baseball fan or a soccer fan. In this case, for example, the index value approaches 1 as the word is closer to baseball fans, and approaches -1 as the word is closer to soccer fans. Baseball-fan-oriented words are, for example, words that are likely to be used by baseball fans, and soccer-fan-oriented words are, for example, words that are likely to be used by soccer fans.
このように、「分類辞書」は、特定情報で特定されるカテゴリーにおける互いに異なる2極の情報から得られる指標値と単語とが関連付けられた情報を含む。なお、指標は、上述した例に限定されず、特定情報で特定されるカテゴリーに関する指標であればよい。 In this way, the "classification dictionary" includes information in which index values and words obtained from mutually different two poles of information in the category specified by the specific information are associated with each other. Note that the index is not limited to the above example, and may be any index related to the category specified by the specific information.
図7は、実施形態に係る分類辞書の一例を示す図であり、図6に示す辞書A1の一例を示している。図7に示すように、辞書A1は、各「単語」に「指標値」が関連付けられた情報を含む。図7に示す例では、例えば、単語「反騰」に指標値「+0.38」が関連付けられ、単語「上昇」に指標値「+0.26」が関連付けられ、単語「急落」に指標値「-0.39」が関連付けられ、単語「下落」に指標値「-0.34」が関連付けられている。 FIG. 7 is a diagram showing an example of the classification dictionary according to the embodiment, showing an example of the dictionary A1 shown in FIG. As shown in FIG. 7, dictionary A1 includes information in which each "word" is associated with an "index value". In the example shown in FIG. 7, for example, the index value "+0.38" is associated with the word "rising", the index value "+0.26" is associated with the word "rising", and the index value "- 0.39” and the word “down” is associated with the index value “−0.34”.
なお、「分類辞書」は、線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクターマシーンなどの機械学習によって生成することができる。また、「分類辞書」は、例えば、深層学習(ディープラーニング)の技術によって深層学習(ディープラーニング)の技術を用いて生成することもできる。例えば、制御部13は、DNN(Deep Neural Network)やRNN(Recurrent Neural Network)やCNN(Convolutional Neural Network)等の種々のディープラーニングの技術を適宜用いて生成することができる。
The "classification dictionary" can be generated by machine learning such as linear regression, logistic regression, and support vector machine. Also, the "classification dictionary" can be generated using deep learning technology, for example, using deep learning technology. For example, the
例えば、制御部13は、特定情報で特定されるカテゴリーのコンテンツがポジティブであるかネガティブであるかを教師データとする機械学習によって生成される学習モデルに基づいて、分類辞書を生成することができる。制御部13は、例えば、非特許文献「伊藤友貴、他3名、「経済テキストデータを用いた極性概念辞書構築とその応用」、人工知能学会、第18回研究会、2017年3月、人工知能学会研究会発表資料、44~51頁」に開示されている技術などを用いて、上述した分類辞書を生成することができる。
For example, the
なお、上述した例では、分類辞書において、特定情報で特定されるカテゴリーにおいて、ポジティブな意味を持つ単語にプラスの極性が与えられ、ネガティブな意味を持つ単語にマイナスの極性が与えられるが、分類辞書は、上述した例に限定されない。すなわち、分類辞書は、特定情報で特定されるカテゴリーにおける2極の意味のうちいずれの極の意味を持つかによってプラスの極性かマイナスの極性かが設定される辞書であればよく、ポジティブとネガティブとによって極性が設定される辞書に限定されない。 In the above example, in the classification dictionary, in the category specified by the specific information, a word with a positive meaning is given a positive polarity, and a word with a negative meaning is given a negative polarity. Dictionaries are not limited to the examples given above. That is, the classification dictionary may be a dictionary in which positive polarity or negative polarity is set depending on which of the two polar meanings in the category specified by the specific information has the meaning. It is not limited to a dictionary whose polarity is set by and.
例えば、かかる分類辞書は、特定情報が政治である場合、例えば、与党の政治家や与党寄りの人が作成したコンテンツである場合に+1とし、野党の政治家や野党寄りの人が作成したコンテンツである場合に-1とする機械学習によって生成される。また、分類辞書は、特定情報がスポーツである場合、例えば、野球ファンが作成したコンテンツである場合に+1とし、サッカーファンが作成したコンテンツである場合に-1とする機械学習によって生成される。 For example, in such a classification dictionary, if the specific information is politics, for example, if the content is created by a politician of the ruling party or a person close to the ruling party, +1 is given, and content created by a politician of the opposition party or a person close to the opposition party It is generated by machine learning that sets -1 when . Also, the classification dictionary is generated by machine learning in which when the specific information is sports, for example, +1 is given when the content is created by a baseball fan, and -1 is given when the content is created by a soccer fan.
〔2.1.3.制御部〕
制御部13は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、入出力ポートなどを有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。制御部13は、要求受付部23と、情報提供部24とを備える。
[2.1.3. control part]
The
要求受付部23および情報提供部24の機能は、例えば、制御部13のCPUが制御部13のROMに記憶されているプログラムを読み出して実行することにより実現される。なお、要求受付部23および情報提供部24は、それぞれ一部または全部がASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等のハードウェアで構成されてもよい。
The functions of the
要求受付部23は、端末装置2からの要求を受け付ける。例えば、要求受付部23は、端末装置2からのコンテンツの送信要求を受け付ける。また、要求受付部23は、端末装置2からの分類辞書の送信要求を受け付ける。
The
情報提供部24は、要求受付部23によって受け付けられた要求に応じたコンテンツをコンテンツDB21から取得し、取得したコンテンツを端末装置2へ通信部11およびネットワーク3を介して提供する。例えば、情報提供部24は、ニュースサイトに提供されるニュースなどの記事のコンテンツを端末装置2へ提供したり、ファイナンスサイトに投稿されるコメントなどのコンテンツを端末装置2へ提供したりすることができる。
The
また、情報提供部24は、要求受付部23によって受け付けられた要求に応じた辞書の情報を分類辞書テーブル22から取得し、取得した辞書の情報を端末装置2へ通信部11およびネットワーク3を介して提供することができる。
Further, the
〔2.2.端末装置〕
次に、図5を用いて、実施形態に係る端末装置の構成について説明する。図5は、実施形態に係る端末装置の構成の一例を示す図である。図5に示すように、端末装置2は、通信部31と、表示部32と、入力部33と、記憶部34と、制御部35とを有する。
[2.2. terminal device]
Next, the configuration of the terminal device according to the embodiment will be described using FIG. FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a configuration of a terminal device according to the embodiment; As shown in FIG. 5 , the
〔2.2.1.通信部〕
通信部31は、例えば、ネットワーク3との間で情報の送受信を行う通信インターフェイスであり、ネットワーク3との接続を有線または無線で行う。制御部35は、通信部31およびネットワーク3を介して、情報提供装置1との間で各種の情報を送受信することができる。
[2.2.1. communication section]
The
〔2.2.2.表示部〕
表示部32は、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)や有機ELディスプレイである。表示部32の表示画面は、制御部35によって制御される。
[2.2.2. Display]
The
〔2.2.3.入力部〕
入力部33は、文字、数字およびスペースを入力するためのキー、エンターキーおよび矢印キーなどを含むキーボードや、電源ボタンなどを有する。なお、入力部33は、表示部32上に形成されたタッチパネルを含む構成であってもよい。この場合、入力部33は、表示部32の表示画面上でのユーザの各種操作を受け付けることができる。
[2.2.3. Input section]
The
〔2.2.4.記憶部〕
記憶部34は、例えば、RAM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置である。かかる記憶部34は各種プログラムや設定データなどが記憶される。記憶部34に記憶されるプログラムは、例えば、OS(Operating System)、コンテンツ閲覧アプリケーション(以下、閲覧アプリと記載する)などである。
[2.2.4. Memory part]
The storage unit 34 is, for example, a semiconductor memory device such as a RAM or flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 34 stores various programs, setting data, and the like. The programs stored in the storage unit 34 are, for example, an OS (Operating System), a content browsing application (hereinafter referred to as a browsing application), and the like.
記憶部34は、図5に示すように、辞書情報テーブル41と、選択情報42とを記憶する。図6は、実施形態に係る辞書情報テーブルの一例を示す図である。図6に示す辞書情報テーブル41は、「特定情報」と「分類辞書」とが互いに関連付けられた情報を含む。
The storage unit 34 stores a dictionary information table 41 and
「特定情報」は、分類対象のカテゴリーを示す情報であり、分類辞書テーブル22の「特定情報」と同じ情報である。「分類辞書」は、特定情報で特定されるカテゴリーの情報を分類するための指標値と単語とを関連付けた情報を含む辞書である。 “Specific information” is information indicating a category to be classified, and is the same information as “specific information” in the classification dictionary table 22 . A "classification dictionary" is a dictionary that includes information that associates an index value and a word for classifying information of a category identified by specific information.
図6に示す例では、特定情報「株価」は、分類辞書「辞書A1,A2,A3,A4」が関連付けられており、特定情報「為替」は、分類辞書「辞書B1,B2,B3,B4」が関連付けられている。また、特定情報「政治」は、分類辞書「辞書C1,・・・」が関連付けられている。 In the example shown in FIG. 6, the specific information "stock price" is associated with the classification dictionary "dictionary A1, A2, A3, A4", and the specific information "exchange" is associated with the classification dictionary "dictionary B1, B2, B3, B4 ” is associated. Further, the specific information “politics” is associated with the classification dictionary “dictionary C1, . . . ”.
選択情報42は、端末装置2のユーザによって選択された特定情報である。例えば、選択情報42は、端末装置2のユーザが特定情報「株価」を選択した場合、特定情報は「株価」であり、端末装置2のユーザが特定情報「為替」を選択した場合、特定情報は「為替」である。
The
〔2.2.5.制御部〕
制御部35は、例えば、CPUやMPU等によって、記憶部34に記憶されている閲覧アプリが図示しない内部RAMを作業領域として実行されることにより後述する機能や作用を実現または実行する。
[2.2.5. control part]
For example, the
制御部35は、図5に示すように、取得部43と、表示処理部44と、受付部45と、分類部46とを備える。以下、取得部43、表示処理部44、受付部45、および分類部46について具体的に説明する。
The
〔2.2.5.1.取得部〕
取得部43は、入力部33へのユーザの操作に基づいて、情報提供装置1へコンテンツの送信要求を行い、かかる送信要求に対して情報提供装置1から送信されるコンテンツを取得する。例えば、取得部43は、入力部33へのユーザの操作に基づいて、ファイナスサイトに投稿されたコメントなどのコンテンツの送信要求を行い、かかる送信要求に対して情報提供装置1から送信されるコンテンツを取得する。
[2.2.5.1. Acquisition unit]
The
また、取得部43は、情報提供装置1へ辞書情報の送信要求を行い、かかる送信要求に対して情報提供装置1から送信される辞書情報を取得する。辞書情報は、上述した特定情報と分類辞書とが互いに関連付けられた情報を含む。取得部43は、情報提供装置1から取得した辞書情報を辞書情報テーブル41に追加する。これにより、辞書情報テーブル41が更新される。
The
〔2.2.5.2.表示処理部(その1)〕
表示処理部44は、取得部43によって取得されたコンテンツを表示部32に表示する。例えば、表示処理部44は、取得部43によって取得されたコンテンツを表示するコンテンツ表示領域と、記憶部34に記憶された辞書情報に含まれる特定情報を選択するための特定情報選択領域とを含むコンテンツ表示画面を表示部32に表示する。
[2.2.5.2. Display processing unit (Part 1)]
The
図8は、実施形態に係る表示処理部によって表示部に表示される表示画面の一例を示す図である。図8に示すコンテンツ表示画面50には、特定情報選択領域51と、コンテンツ表示領域52とが含まれる。
8 is a diagram illustrating an example of a display screen displayed on the display unit by the display processing unit according to the embodiment; FIG. A
特定情報選択領域51には、ユーザが特定情報を選択するための情報が表示される。図8に示す例では、特定情報選択領域51には、株価ボタン53a、為替ボタン53b、および政治ボタン53cが表示されている。端末装置2のユーザは、入力部33への操作によって株価ボタン53a、為替ボタン53b、および政治ボタン53cの1以上を選択することが可能である。
Information for the user to select specific information is displayed in the specific
コンテンツ表示領域52には、1以上のコンテンツが表示される。図8に示す例では、コンテンツ表示領域52には、コンテンツ54a,54bが表示されている。図8に示すコンテンツ54a,54bは、例えば、端末装置2のユーザとは異なる他のユーザによってファイナンスサイトの掲示板に投稿されたコメントである。
One or more contents are displayed in the
また、表示処理部44は、分類部46による分類結果に応じた表示態様でコンテンツ54a,54bに含まれる情報を表示する。具体的には、表示処理部44は、分類部46によって第1の情報であると分類された単語と第2の情報であると分類された単語とを互いに異なる表示態様で表示する。
In addition, the
図9は、実施形態に係る分類部による分類結果に応じた表示態様で表示処理部によって表示部に表示される表示画面の一例を示す図である。図9に示すコンテンツ表示画面50では、特定情報選択領域51において株価ボタン53aが選択されていることを示し、コンテンツ表示領域52のコンテンツ54a,54bが分類部46による分類結果に応じた表示態様で表示されていることを示している。
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a display screen displayed on the display unit by the display processing unit in a display mode according to the classification result by the classification unit according to the embodiment; In the
図9に示すコンテンツ54aでは、第1の情報に分類された単語がイタリック体且つ下線で強調されており、第2の情報に分類された単語が太文字で強調されている。なお、表示処理部44は、文字の色、サイズ、およびフォントのうち少なくとも一つを変更することで第1の情報および第2の情報を強調表示することができる。例えば、表示処理部44は、第1の情報に分類された単語を青文字で表し、第2の情報に分類された単語を赤文字で表し、第1の情報および第2の情報のいずれにも分類されない第3の情報を黒文字のままで表すことができる。
In the
〔2.2.5.3.受付部〕
受付部45は、ユーザから特定情報の選択を受け付ける。例えば、受付部45は、コンテンツ表示画面50の特定情報選択領域51が図8に示す状態である場合、入力部33へのユーザの操作に基づいて、株価、為替、および政治のうち1以上の特定情報の選択を受け付ける。受付部45は、受け付けた特定情報を選択情報42として記憶部34に記憶する。
[2.2.5.3. Reception department]
The receiving
〔2.2.5.4.分類部〕
分類部46は、受付部45によってユーザの選択が受け付けられた特定情報に関する指標を用いてコンテンツに含まれる情報を分類する。分類部46は、記憶部34に記憶された選択情報42に基づいて、ユーザの選択が受け付けられた特定情報を特定することができる。そして、分類部46は、ユーザの選択が受け付けられた特定情報に関連付けられた分類辞書を辞書情報テーブル41から取得し、取得した分類辞書を用いてコンテンツに含まれる情報を分類する。
[2.2.5.4. Classification section]
The
コンテンツに含まれる情報は、分類部46によって、例えば、第1の情報、第2の情報、第3の情報のうちいずれかに分類される。例えば、第1の情報は、ユーザによって選択された特定情報で特定される分類対象のカテゴリーにおけるポジティブな情報であり、第2の情報は、ユーザによって選択された特定情報で特定される分類対象のカテゴリーにおけるネガティブな情報である。また、第3の情報は、上述したように、第1の情報にも第2の情報にも分類されない情報である。
The information included in the content is classified into, for example, first information, second information, or third information by the
例えば、受付部45によって受け付けられた特定情報が株価であり、かつ分類対象とするコンテンツが図8に示すコンテンツ54aであるとする。この場合、分類部46は、記憶部34から株価に関連付けられた辞書A1,A2,A3,A4を読み出す。また、分類部46は、コンテンツ54aから形態素解析によって複数の単語を抽出する。分類部46は、形態素解析によって抽出された各単語の指標値を辞書A1,A2,A3,A4のそれぞれから抽出する。
For example, it is assumed that the specific information received by the receiving
図10は、実施形態に係る分類部によるコンテンツに含まれる情報の分類方法の一例を示す図であり、受付部45によって受け付けられた特定情報が株価であり、かつ分類対象とするコンテンツが図8に示すコンテンツ54aである場合の例を示している。
FIG. 10 is a diagram showing an example of a method of classifying information included in content by the classifying unit according to the embodiment. The specific information received by the receiving
図10に示す辞書A1では、例えば、単語「反騰」と指標値「+0.38」とが関連付けられ、単語「上昇」と指標値「+0.26」とが関連付けられる。また、辞書A1では、単語「急落」と指標値「-0.39」とが関連付けられ、単語「下落」と指標値「-0.34」とが関連付けられている。 In the dictionary A1 shown in FIG. 10, for example, the word "rebound" is associated with the index value "+0.38", and the word "rising" is associated with the index value "+0.26". Further, in the dictionary A1, the word "plunging" is associated with the index value "-0.39", and the word "fall" is associated with the index value "-0.34".
図10に示す辞書A2では、例えば、単語「漸増」と指標値「+0.37」とが関連付けられ、単語「急増」と指標値「+0.21」とが関連付けられる。また、辞書A2では、単語「漸減」と指標値「-0.10」とが関連付けられ、単語「急減」と指標値「-0.44」とが関連付けられている。 In the dictionary A2 shown in FIG. 10, for example, the word "gradual increase" is associated with the index value "+0.37", and the word "rapid increase" is associated with the index value "+0.21". In the dictionary A2, the word "gradual decrease" is associated with the index value "-0.10", and the word "rapid decrease" is associated with the index value "-0.44".
図10に示す辞書A3では、例えば、単語「買い煽る」と指標値「+0.37」とが関連付けられ、単語「かい煽る」と指標値「+0.21」とが関連付けられる。また、辞書A3では、単語「うり煽る」と指標値「-0.19」とが関連付けられ、単語「売り煽る」と指標値「-0.31」とが関連付けられている。 In the dictionary A3 shown in FIG. 10, for example, the word "buying" is associated with an index value of "+0.37", and the word "paying" is associated with an index value of "+0.21". Further, in the dictionary A3, the word "encouragement" is associated with the index value "-0.19", and the word "sales encouragement" is associated with the index value "-0.31".
図10に示す辞書A4では、例えば、単語「買い」と指標値「+0.07」とが関連付けられ、単語「貝」と指標値「+0.03」とが関連付けられる。また、辞書A4では、単語「投げ売り」と指標値「-0.07」とが関連付けられ、単語「瓜」と指標値「-0.11」とが関連付けられている。「貝」は、「買い」のインターネットスラングであり、「瓜」は、「売る」のインターネットスラングである。 In the dictionary A4 shown in FIG. 10, for example, the word "buy" is associated with the index value "+0.07", and the word "shellfish" is associated with the index value "+0.03". Further, in the dictionary A4, the word "fire sale" is associated with the index value "-0.07", and the word "melon" is associated with the index value "-0.11". "Shellfish" is Internet slang for "buy" and "melon" is Internet slang for "sell."
分類部46は、コンテンツ54aから形態素解析によって複数の単語を抽出した後、各単語に関連付けられた指標値を辞書A1,A2,A3,A4のそれぞれから抽出する。そして、分類部46は、各単語について、辞書A1,A2,A3,A4のそれぞれから抽出した指標値の合計値を演算する。分類部46は、合計値がプラスである単語を、株価におけるポジティブな単語として分類し、合計値がマイナスである単語を、株価におけるネガティブな単語として分類する。
After extracting a plurality of words from the
図10に示す例では、第1の情報をポジティブ情報とし、第2の情報をネガティブ情報としたが、第1の情報および第2の情報は、上述した例に限定されず、2極の情報であればよい。 In the example shown in FIG. 10, the first information is positive information and the second information is negative information. If it is
例えば、分類部46は、特定情報が政治である場合、与野党に関する指標で、コンテンツに含まれる情報を第1の情報と第2の情報とに分類することができる。この場合、分類部46は、与党に関するコンテンツに用いられる可能性が高いほどプラスの値が大きくなり、かつ野党に関するコンテンツに用いられる可能性が高いほどマイナスの値が大きくなる指標と単語とが関連付けられた辞書を用いて、コンテンツに含まれる情報を分類することができる。
For example, when the specific information is politics, the
また、分類部46は、特定情報がオリンピックである場合、日本に関する情報であるか否かに関する指標で、コンテンツに含まれる情報を第1の情報と第2の情報とに分類することができる。この場合、分類部46は、日本に関するコンテンツに用いられる可能性が高いほどプラスの値が大きくなり、かつ日本以外の国に関するコンテンツに用いられる可能性が高いほどマイナスの値が大きくなる指標と単語とが関連付けられた辞書を用いて、コンテンツに含まれる情報を分類することができる。
Further, when the specific information is the Olympics, the
このように、分類部46は、ユーザによって選択された特定情報で特定されるカテゴリーに関する互いに異なる2極の情報から得られる指標を用いて、コンテンツに含まれる情報を分類することができる。
In this way, the
なお、分類部46は、ユーザによって選択された特定情報が2つ以上である場合、選択された各特定情報で特定されるカテゴリーに関する互いに異なる2極の情報から得られる指標を用いて、コンテンツに含まれる情報を分類することができる。
Note that, when there are two or more pieces of specific information selected by the user, the
〔2.2.5.5.表示処理部(その2)〕
表示処理部44は、分類部46による分類結果に応じた付加情報をコンテンツに関連付けて表示することができる。付加情報は、例えば、コンテンツを分割した複数のブロックの各々を分類部46による分類結果に応じた態様で表示する情報を含む図形である。
[2.2.5.5. Display processing unit (part 2)]
The
図11は、実施形態に係る表示処理部によって表示部に表示される表示画面の他の例を示す図である。図11に示すコンテンツ表示画面50Aには、特定情報選択領域51と、コンテンツ表示領域52Aとが含まれる。特定情報選択領域51は、図9に示す特定情報選択領域51と同様である。
11 is a diagram illustrating another example of a display screen displayed on the display unit by the display processing unit according to the embodiment; FIG. A
コンテンツ表示領域52Aには、コンテンツのリストが表示される。図11に示す例では、コンテンツ表示領域52Aには、3つのコンテンツの各々の見出し57a,57b,57cが表示されている。さらに、コンテンツ表示領域52Aには、コンテンツの見出し57a,57b,57cに各々関連付けられた複数の付加情報56a,56b,56cが表示されている。
A content list is displayed in the
各付加情報56a,56b,56cは、コンテンツを分割した複数のブロックの各々を分類部46による分類結果に応じた態様で表示する図形である。図11に示す例では、コンテンツを16分割された各ブロックが分類部46による分類結果に応じて白塗り、黒塗り、斜線の3つのいずれかに設定されている。白塗りのブロックは第1の情報が含まれており、黒塗りのブロックは、第2の情報が含まれており、斜線のブロックは、第1の情報および第2の情報のいずれも含まれていない第3の情報であることを示している。
Each of the
図12は、実施形態に係るコンテンツと付加情報との関係を示す図である。図12に示す例では、コンテンツ55aと付加情報56aとの関係を示している。なお、図12に示すコンテンツ55aは、説明の便宜上、第1の情報に含まれる文字が「N」で表され、第2の情報に含まれる文字が「P」で表され、第3の情報に含まれる文字が「O」で表されている。
FIG. 12 is a diagram showing the relationship between content and additional information according to the embodiment. The example shown in FIG. 12 shows the relationship between the
表示処理部44は、図12に示すように、コンテンツ55aを16個のブロック601~6016に区分けし、各ブロック601~6016に含まれる情報に対応する分類部46による分類結果に基づいて、付加情報56aを生成する。以下、ブロック601~6016の各々を区別せずに示す場合、ブロック60と記載する場合がある。
As shown in FIG. 12, the
図12に示す例では、ブロック607,6010,6011には「P」が含まれ、ブロック601~603,6015,6016には「N」が含まれ、ブロック604~606,608,609,6012~6014には「P」および「N」が含まれていない。したがって、表示処理部44は、ブロック607,6010,6011を白塗りのブロックとし、ブロック601~603,6015,6016を黒塗りのブロックとし、ブロック604~606,608,609,6012~6014を斜線のブロックとする付加情報56aを生成する。白塗りのブロックは、第1の情報に関するブロックであり、黒塗りのブロックは、第2の情報に関するブロックであり、斜線のブロックは、第3の情報に関するブロックである。
In the example shown in FIG. 12, blocks 60 7 , 60 10 and 60 11 contain "P", blocks 60 1 to 60 3 , 60 15 and 60 16 contain "N", and blocks 60 4 to "P" and "N" are not included in 60 6 , 60 8 , 60 9 , 60 12 to 60 14 . Therefore, the
したがって、端末装置2のユーザは、付加情報56aからコンテンツ55aの概要を直感的に把握することができる。また、付加情報56aからコンテンツ55aのどの位置にどのような情報があるのかを瞬時に見分けることができ、ユーザによるコンテンツに含まれる情報の直感的な把握を容易にすることができる。
Therefore, the user of the
表示処理部44は、付加情報56aを、コンテンツ55aにリンクが張られたアイコンとして生成することができる。したがって、端末装置2のユーザは、入力部33への操作によって、付加情報56aを選択することで、コンテンツ55aを表示部32に表示させることができる。
The
上述した例では、表示処理部44は、各ブロック601~6016を白塗り、黒塗り、斜線の3つのいずれかに設定しているが、各ブロック601~6016の表示態様は、図11および図12に示す例に限定されない。例えば、表示処理部44は、ブロック607,6010,6011を青塗りのブロックとし、ブロック601~603,6015,6016を赤塗りのブロックとし、ブロック604~606,608,609,6012~6014を白塗りのブロックとする付加情報56aを生成することができる。
In the above example, the
また、上述した例では、表示処理部44は、コンテンツ55aを16個のブロックに分割したがコンテンツ55aの分割数は、16個に限定されず、15個以下であってもよく、17個以上であってもよい。
In the above example, the
また、表示処理部44は、ブロック60に「P」と「N」が含まれている場合、「P」の数と「N」の数とを比較し、「P」および「N」のうち数が多い方の表示態様でブロック60を表示することができる。例えば、「P」の数が2つで「N」の数が3つであるブロック60は、「N」に対応する表示態様で表示することができる。また、表示処理部44は、「P」の数と「N」の数との比が分かるようにブロック60を「P」の数と「N」の数との比に応じて区切って表示することもできる。
Further, when "P" and "N" are included in the block 60, the
また、表示処理部44は、「P」を+1とし、「N」を-1とし、「O」を0として、ブロック60に含まれる文字を数値に変換し、変換した数値に応じた表示態様にすることができる。例えば、図12に示すブロック601は、「N」の数が6つで、「O」の数が4つであるため、ブロック601の数値は-6である。また、図12に示すブロック607は、「P」の数が5つで、「O」の数が5つであるため、ブロック607の数値は+5である。
Further, the
表示処理部44は、ブロック60の数値に応じた色でブロック60を表示することができる。表示処理部44は、例えば、ブロック60の数値がプラスで且つ大きさが大きいほど白色から青色に近づき、ブロック60の数値がマイナスで且つ大きさが大きいほど白色から赤色に近づき、ブロック60の数値がゼロの場合には白色にすることができる。
The
また、上述した例では、表示処理部44は、文字数に応じてコンテンツを分割するが、単語数に応じてコンテンツを分割することができる。例えば、表示処理部44は、一つのブロック60に単語数が予め設定された数以内になるように、コンテンツを分割することができる。
In addition, in the example described above, the
また、表示処理部44は、コンテンツの見出しに関連付けて付加情報を表示するが、付加情報は、複数のコンテンツを表示するためのタブに付加情報を関連付けて表示することもできる。図13は、実施形態に係る表示部に表示される表示画面のさらに他の例を示す図である。
Further, the
図13に示すコンテンツ表示画面50Bには、特定情報選択領域51と、タブ選択領域61と、見出し表示領域62とが含まれる。タブ選択領域61には、複数のタブ63a~63cが含まれている。タブ63aは、国内ニュースのリストを表示するためのタブであり、タブ63bは、国際ニュースのリストを表示するためのタブであり、タブ63cは、スポーツニュースのリストを表示するためのタブである。
A
また、タブ63aには付加情報64aが含まれ、タブ63bには付加情報64bが含まれ、タブ63cには付加情報64cが含まれる。以下、タブ63a~63cの各々を区別せずに示す場合、タブ63と記載し、付加情報64a~64cの各々を区別せずに示す場合、付加情報64と記載する場合がある。
The
付加情報64は、タブ63で選択されるリストに含まれる複数のニュースの各々を分割した複数のブロックの各々を分類部46による分類結果に応じた態様で表示する情報を含む図形である。図13に示す例では、各ニュースの前半と後半とに2分割された複数のブロックが各々分類部46による分類結果に応じた態様で表示される。
The additional information 64 is a graphic including information for displaying each of a plurality of blocks obtained by dividing each of the plurality of news items included in the list selected by the tab 63 in a manner according to the classification result of the
図13に示す例では、タブ63aがユーザによって選択されている状態を示しており、見出し表示領域62には、4つの見出し65a~65dが表示されている。端末装置2のユーザは、入力部33を操作することで、4つの見出し65a~65dの中から所望の見出しを選択することができる。これにより、選択した見出しに対応する国内ニュースが表示部32に表示される。そのため、ユーザは、選択した見出しに対応する国内ニュースをコンテンツとして閲覧することができる。
In the example shown in FIG. 13, the
図13に示す例では、タブ63aがユーザによって選択されているため、4つの見出し65a~65dに各々対応する4つのコンテンツを分類部46によって分類した結果に応じた態様で表示する付加情報64aが表示される。付加情報64aは、1~3段目の複数のブロックが斜線で表され、4段目のブロックが黒塗りで表される。
In the example shown in FIG. 13, since the
なお、表示処理部44は、図13に示す各ブロックを、例えば、分類部46で算出される指標値の絶対値が大きいほど色を濃くしたり文字サイズを大きくしたりすることができる。このように、表示処理部44は、分類部46によって演算されたブロック毎の合計指標値に応じて変化する態様で各ブロックを表示することができる。
Note that the
また、表示処理部44は、図13に示す例では、各コンテンツを2分割したブロックを分類部46による分類結果に応じた態様で表示するが、各コンテンツを分割せずに、分類部46による分類結果に応じた態様で表示することもできる。この場合、付加情報64には、コンテンツ毎のブロックが分類部46による分類結果に応じた態様で表示される。この場合も、表示処理部44は、分類部46によって演算されたブロック毎の合計指標値に応じて変化する態様で各ブロックを表示することができる。
In the example shown in FIG. 13, the
なお、表示処理部44は、ユーザによって2つ以上の特定情報が同時に選択されている場合、特定情報毎に異なる態様で分類部46による分類結果を表示することができる。例えば、表示処理部44は、ユーザによって、株価と為替が同時に選択されている場合、株価に関して分類部46によって分類された情報と、為替に関して分類部46によって分類された情報とを異なる態様で表示することができる。
In addition, when the user selects two or more pieces of specific information at the same time, the
例えば、表示処理部44は、株価に関する第1の情報を青色で表し、株価に関する第2の情報を赤色で表し、為替に関する第1の情報を緑色で表し、為替に関する第2の情報を黄色で表すことができる。また、表示処理部44は、色に加えまたは代えて、文字サイズ、フォントなどによって、特定情報毎に異なる態様で分類部46による分類結果を表示することもできる。
For example, the
また、表示処理部44は、特定情報間で分類部46による分類結果を同じ態様で表示しつつ、複数の特定情報で特定されるカテゴリーでいずれも第1の情報または第2の情報である場合に態様を変更することもできる。例えば表示処理部44は、株価に関する第1の情報および為替に関する第1の情報を青色で表し、株価に関する第2の情報および為替に関する第2の情報を赤色で表し、株価および為替で共に第1の情報または第2の情報である単語は、太文字にすることができる。
In addition, the
〔3.端末装置の処理フロー〕
図14を用いて、端末装置の制御部における情報処理の手順の一例について説明する。図14は、端末装置の制御部における情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。
[3. Processing Flow of Terminal Device]
An example of an information processing procedure in the control unit of the terminal device will be described with reference to FIG. 14 . FIG. 14 is a flow chart showing an example of the flow of information processing in the control unit of the terminal device.
図14に示すように、制御部35は、ユーザによる特定情報の選択を受け付けたか否かを判定する(ステップS11)。制御部35は、特定情報の選択を受け付けたと判定した場合(ステップS11:Yes)、ユーザによって選択された特定情報を記憶部34に記憶する(ステップS12)。
As shown in FIG. 14, the
制御部35は、ステップS12の処理が終了した場合、または、特定情報の選択を受け付けていないと判定した場合(ステップS11:No)、表示画面の生成要求があるか否かを判定する(ステップS13)。かかるステップS13の処理において、制御部35は、例えば、ユーザが入力部33への操作によって上述したコンテンツ表示画面50,50A,50Bを表示する操作を行った場合に、表示画面の生成要求があると判定する。また、制御部35は、例えば、特定情報の選択が行われた場合に、表示画面の生成要求があると判定することもできる。
When the process of step S12 ends, or when it is determined that the selection of the specific information has not been received (step S11: No), the
制御部35は、表示画面の生成要求があると判定した場合(ステップS13:Yes)、選択された特定情報に関する指標を用いて、表示画面に関係するコンテンツに含まれる情報を分類する(ステップS14)。そして、制御部35は、ステップS14における分類結果に応じた態様でコンテンツまたは付加情報を表示する(ステップS15)。制御部35は、ステップS15の処理が終了した場合、または表示画面の生成要求がないと判定した場合(ステップS13:No)、図14に示す処理を終了する。
When determining that there is a display screen generation request (step S13: Yes), the
〔4.その他〕
上述した例では、分類部46によって情報が分類されて表示部32に表示されるコンテンツは、テキストデータを含むコンテンツを例に挙げて説明したが、分類部46によって情報が分類されて表示部32に表示されるコンテンツは、音声データを含むコンテンツであってもよい。この場合、分類部46は、音声データをテキストデータに変換した後、変換後のテキストデータから上述した処理によって分類を行うことができる。
[4. others〕
In the above-described example, the content classified by the
また、上述した例では、分類部46は、指標値がプラスの単語を第1の情報とし、指標値がマイナスの単語を第2の情報とするが、かかる例に限定されない。例えば、分類部46は、指標値がプラスであり且つ絶対値が所定値以上である単語を第1の情報とし、指標値がマイナスであり且つ絶対値が所定値以上である単語を第2の情報とすることができる。
In the example described above, the
また、表示処理部44は、コンテンツを分割した複数のブロックの各々を分類部46による分類結果に応じた態様で表示する場合、合計指標値と閾値とを比較することで、各ブロックを分類部46による分類結果に応じた態様で表示することができる。例えば、表示処理部44は、合計指標値がプラスであり且つ絶対値が閾値以上であるブロックを第1の情報に関するブロックとし、合計指標値がマイナスであり且つ絶対値が閾値以上であるブロックを第2の情報に関するブロックとすることができる。この場合、表示処理部44は、合計指標値がプラスであり且つ絶対値が閾値未満であるブロックおよび合計指標値がマイナスであり且つ絶対値が閾値未満であるブロックを第3の情報に関するブロックとすることができる。
Further, when displaying each of the plurality of blocks into which the content is divided in a manner corresponding to the classification result by the
また、情報提供装置1は、端末装置2のユーザの属性を記憶部12に記憶することができる。この場合、情報提供装置1の制御部13は、記憶部12に記憶された属性に応じた複数の辞書の情報を分類辞書テーブル22から取得し、取得した複数の辞書の情報を端末装置2へ通信部11およびネットワーク3を介して提供することができる。なお、ユーザの属性は、ユーザの年齢、性別、住所などのデモグラフィック属性、ユーザの興味があるカテゴリーなどのサイコグラフィック属性、ユーザのネットワーク上での行動履歴などを含む。
Further, the information providing device 1 can store attributes of the user of the
また、上述した例では、表示処理部44は、コンテンツに含まれる情報の表示態様の変更として、コンテンツに含まれる文字の表示態様を変更するが、背景画像を変更することもできる。例えば、表示処理部44は、第1の情報に分類された単語の背景と、第2の情報に分類された単語の背景とを異なる態様(例えば、色)で変更することで、コンテンツに含まれる情報の表示態様を変更することができる。
In the example described above, the
また、表示処理部44は、分類部46による分類結果に加え、コンテンツの新しさに応じて、コンテンツに含まれる情報の表示態様を変更することができる。例えば、表示処理部44は、コンテンツが古くなるほど、コンテンツに含まれる文字の色を薄くしたり、コンテンツが所定期間よりも前のコンテンツである場合、分類部46による分類結果に無関係にコンテンツに含まれる情報の表示態様を変更しないこともできる。
Further, the
また、表示処理部44は、ユーザによって複数の特定情報が選択されている場合、複数の特定情報で共通の第1の情報と第2の情報の表示態様を変更することができる。例えば、表示処理部44は、複数の特定情報で共に第1の情報である単語と、複数の特定情報で共に第2の情報である単語の表示態様を変更し、残りの単語は表示態様を変更しないことができる。
Further, when a plurality of pieces of specific information are selected by the user, the
また、上述した例では、分類辞書は、単語毎の辞書であるが、分類辞書は、フレーズ毎の辞書またはセンテンス毎の辞書であってもよい。例えば、分類辞書がフレーズ毎の辞書である場合、分類辞書は、フレーズと指標値とが関連付けられた情報を含む。また、分類辞書がセンテンス毎の辞書である場合、分類辞書は、センテンスと指標値とが関連付けられた情報を含む。また、分類辞書は、単語と指標値とを関連付けた情報、フレーズと指標値とを関連付けた情報、および、センテンスと指標値とを関連付けた情報を含んでもよい。 In the example described above, the classification dictionary is a dictionary for each word, but the classification dictionary may be a dictionary for each phrase or a dictionary for each sentence. For example, if the classification dictionary is a dictionary for each phrase, the classification dictionary includes information in which phrases and index values are associated. Also, when the classification dictionary is a dictionary for each sentence, the classification dictionary includes information in which sentences and index values are associated. The classification dictionary may also include information that associates words and index values, information that associates phrases and index values, and information that associates sentences and index values.
上述した例では、端末装置2が、特定情報の選択、コンテンツに含まれる情報の分類、および分類結果に応じた態様での情報の表示を行うが、かかる例に限定されない。端末装置2に代えて情報提供装置によって、特定情報の選択、コンテンツに含まれる情報の分類、および分類結果に応じた態様での情報の表示を行ってもよい。
In the example described above, the
図15は、実施形態に係る情報提供装置の構成の他の例を示す図である。図15に示す情報提供装置1Aは、通信部11と、記憶部12Aと、制御部13Aとを備える。記憶部12Aは、選択情報25を記憶する点で、図3に示す記憶部12と異なる。選択情報25は、図5に示す選択情報42と同じである。
FIG. 15 is a diagram illustrating another example of the configuration of the information providing device according to the embodiment; An information providing apparatus 1A shown in FIG. 15 includes a
また、制御部13Aは、分類部26と、生成部27とを備える点で、図3に示す制御部13と異なる。制御部13Aの要求受付部23は、ユーザから特定情報の選択を受け付け、受け付けた特定情報を選択情報25として記憶部12Aに記憶する。
Further, the
分類部26は、図5に示す分類部46と同様の機能を有しており、選択情報25として記憶部12Aに記憶された特定情報に関する指標を用いてコンテンツに含まれる情報を分類する。生成部27は、図5に示す表示処理部44と同様の機能を有しており、分類部26による分類結果に応じた表示態様でコンテンツに含まれる情報または付加情報を含む表示画面を表示するための情報である表示情報を生成する。
The
情報提供部24は、生成部27によって生成された表示情報を端末装置2へ送信する。端末装置2の表示処理部44は、情報提供装置1Aから送信された表示情報を表示することができる。これにより、情報提供装置1Aは、特定情報の選択、コンテンツに含まれる情報の分類、および分類結果に応じた態様での情報の表示を行うことができる。
The
なお、情報提供装置1Aは、分類部26による分類結果の情報を端末装置2へ送信することもできる。この場合、端末装置2の表示処理部44は、分類部26による分類結果に応じた表示態様でコンテンツに含まれる情報または付加情報を表示することができる。
The information providing device 1A can also transmit the information of the classification result by the
〔5.プログラム〕
上述した実施形態における情報提供装置1,1Aおよび端末装置2の各々は、例えば図16に示すような構成のコンピュータ200がプログラムを実行することによって実現される。図16は、実施形態に係るプログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ200は、CPU201、RAM202、ROM203、HDD204、通信インターフェイス(I/F)205、入出力インターフェイス(I/F)206、およびメディアインターフェイス(I/F)207を備える。
[5. program〕
Each of the information providing devices 1 and 1A and the
CPU201は、ROM203またはHDD204に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM203は、コンピュータ200の起動時にCPU201によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ200のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。 HDD204は、CPU201によって実行されるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス205は、ネットワーク3を介して他の機器からデータを受信してCPU201へ送り、CPU201が生成したデータを、ネットワーク3を介して他の機器へ送信する。
The
CPU201は、入出力インターフェイス206を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU201は、入出力インターフェイス206を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU201は、生成したデータを、入出力インターフェイス206を介して出力装置へ出力する。
The
メディアインターフェイス207は、記録媒体208に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM202を介してCPU201に提供する。CPU201は、当該プログラムを、メディアインターフェイス207を介して記録媒体208からRAM202上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体208は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
The
コンピュータ200が上述した実施形態に係る情報提供装置1,1Aとして機能する場合、コンピュータ200のCPU201は、RAM202上にロードされたプログラムを実行することにより、図5に示す取得部43、表示処理部44、受付部45、および分類部46の各機能を実現する。また、例えば、HDD204は、図5に示す記憶部34と同様の情報を記憶する。
When the
また、コンピュータ200が上述した実施形態に係る情報提供装置1として機能する場合、コンピュータ200のCPU201は、RAM202上にロードされたプログラムを実行することにより、図16に示す要求受付部23、情報提供部24、分類部26、および生成部27の各機能を実現する。また、例えば、HDD204は、図16に示す記憶部12Aと同様の情報を記憶する。
Further, when the
コンピュータ200のCPU201は、プログラムを、記録媒体208から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、ネットワーク3を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
The
〔6.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理プログラムは、受付手順と、分類手順とをコンピュータに実行させる。受付手順は、ユーザから特定情報の選択を受け付ける。分類手順は、選択された特定情報に関する指標を用いてコンテンツに含まれる情報を分類する。これにより、ユーザの選択に沿った分類を行うことができるため、ユーザによる迅速な閲覧に適したコンテンツの表示を可能とする情報処理プログラムを提供することができる。
[6. effect〕
As described above, the information processing program according to the embodiment causes a computer to execute a reception procedure and a classification procedure. The acceptance procedure accepts selection of specific information from the user. The classification procedure classifies the information contained in the content using the selected specific information index. As a result, it is possible to perform classification according to the user's selection, so it is possible to provide an information processing program capable of displaying content suitable for quick browsing by the user.
また、分類手順は、指標を用いてコンテンツに含まれる情報が第1の情報であるか第2の情報であるかの分類を行う。このように、ユーザが選択した特定情報で特定されるカテゴリーに関する指標で2極の分類を行うことから、ユーザの選択に沿って分類されつつ分類が複雑とならないため、ユーザによる閲覧に適したコンテンツの表示を行うことができる。 Further, the classification procedure classifies whether the information included in the content is the first information or the second information using the index. In this way, since the indexes related to the category specified by the specific information selected by the user are used for the two-pole classification, the classification is not complicated while being classified according to the user's selection, so the content is suitable for viewing by the user. can be displayed.
また、コンテンツに含まれる情報は、文字情報を含む。分類手順は、文字と指標値とが互いに関連付けられた情報を含む辞書からコンテンツに含まれる情報に対応する指標値を抽出し、抽出した指標値に基づいて、コンテンツに含まれる情報が第1の情報であるか第2の情報であるかを判定する。これにより、ユーザの選択に沿った分類を容易に行うことができる。 Information included in the content includes character information. The classification procedure extracts an index value corresponding to information included in the content from a dictionary including information in which characters and index values are associated with each other, and sorts the information included in the content into a first category based on the extracted index value. information or second information. This makes it possible to easily perform classification according to the user's selection.
また、第1の情報は、特定情報で特定されるカテゴリーにおいてポジティブな情報であり、第2の情報は、特定情報で特定されるカテゴリーにおいてネガティブな情報である。これにより、例えば、ユーザが直感的にコンテンツに含まれる情報を把握することができる。 Also, the first information is positive information in the category specified by the specific information, and the second information is negative information in the category specified by the specific information. Thereby, for example, the user can intuitively grasp the information included in the content.
また、受付手順は、特定情報の選択として、複数の特定情報の選択を受け付ける。分類手順は、複数の特定情報に各々関する複数の指標を用いてコンテンツに含まれる情報を分類する。これにより、複数の特定情報で特定されるカテゴリーに応じた分類が行われるため、ユーザの利便性を向上させることができる。 Further, the receiving procedure receives selection of a plurality of pieces of specific information as the selection of specific information. The classification procedure classifies the information contained in the content using multiple indices associated with each of multiple pieces of specific information. As a result, the classification according to the category specified by the plurality of pieces of specific information is performed, so that the user's convenience can be improved.
また、実施形態に係る情報処理プログラムは、分類手順による分類結果に応じた態様でコンテンツに含まれる情報を表示するコンテンツ表示手順を更にコンピュータに実行させる。これにより、ユーザは、コンテンツに含まれる情報を容易に把握することができる。 Further, the information processing program according to the embodiment further causes the computer to execute a content display procedure for displaying information included in the content in a manner according to the classification result of the classification procedure. This allows the user to easily grasp the information included in the content.
また、コンテンツに含まれる情報は、文字の情報を含む。分類手順による分類結果に応じた態様は、文字の色、サイズ、およびフォントのうち少なくとも一つの変更による強調表示を含む。これにより、ユーザは、コンテンツに含まれる情報を容易に把握することができる。 Information included in the content includes character information. A mode according to the classification result of the classification procedure includes highlighting by changing at least one of the character color, size, and font. This allows the user to easily grasp the information included in the content.
また、実施形態に係る情報処理プログラムは、分類手順による分類結果に応じた付加情報をコンテンツに関連付けて表示する付加情報表示手順を更にコンピュータに実行させる。これにより、ユーザは、コンテンツに含まれる情報を容易に把握することができる。 In addition, the information processing program according to the embodiment further causes the computer to execute an additional information display procedure for displaying additional information in association with the content according to the classification result of the classification procedure. This allows the user to easily grasp the information included in the content.
また、付加情報は、コンテンツを分割した複数のブロックの各々を分類手順による分類結果に応じた態様で表示する情報を含む。これにより、ユーザは、付加情報からコンテンツのどの位置にどのような情報があるのかを瞬時に見分けることができ、ユーザによるコンテンツに含まれる情報の把握を容易にすることができる。 The additional information also includes information for displaying each of the plurality of blocks into which the content is divided in a manner according to the classification results of the classification procedure. As a result, the user can instantly identify what kind of information is at what position in the content from the additional information, and it is possible for the user to easily grasp the information included in the content.
また、実施形態に係る情報処理装置である端末装置2は、ユーザから特定情報の選択を受け付ける受付部45と、選択された特定情報に関する指標を用いてコンテンツに含まれる情報を分類する分類部46とを備える。これにより、ユーザが選択した特定情報に関する指標でコンテンツに含まれる情報が分類されるため、分類結果に基づいて、ユーザによる閲覧に適したコンテンツの表示を可能とする情報処理装置を提供することができる。
The
また、実施形態に係る情報処理方法は、コンピュータが実行する情報処理方法であって、ユーザから特定情報の選択を受け付ける受付工程と、選択された特定情報に関する指標を用いてコンテンツに含まれる情報を分類する分類工程とを含む。これにより、ユーザによる閲覧に適したコンテンツの表示を可能とする情報処理方法を提供することができる。 Further, an information processing method according to an embodiment is an information processing method executed by a computer, and includes a receiving step of receiving selection of specific information from a user; and a classification step of classifying. Accordingly, it is possible to provide an information processing method that enables display of content suitable for browsing by the user.
上述した情報提供装置1,1Aおよび端末装置2は、それぞれ複数のコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をAPIやネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
The information providing devices 1 and 1A and the
また、上記してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。 Also, the "section, module, unit" described above can be read as "means" or "circuit". For example, the acquisition unit can be read as acquisition means or an acquisition circuit.
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者には明らかである。また、そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。 Although the present invention has been described above using the embodiments, the technical scope of the present invention is not limited to the scope described in the above embodiments. It is obvious to those skilled in the art that various modifications and improvements can be made to the above embodiments. In addition, it is clear from the description of the scope of the claims that forms with such modifications or improvements can also be included in the technical scope of the present invention.
1,1A 情報提供装置
2 端末装置
3 ネットワーク
11,31 通信部
12,12A,34 記憶部
13,13A,35 制御部
22 分類辞書テーブル
23 要求受付部
24 情報提供部
25 選択情報
26 分類部
27 生成部
32 表示部
33 入力部
41 辞書情報テーブル
42 選択情報
43 取得部
44 表示処理部
45 受付部
46 分類部
100 情報処理システム
Reference Signs List 1, 1A
Claims (8)
前記選択された特定情報に関する指標を用いてコンテンツに含まれる情報を分類する分類手順と、
前記コンテンツを分割した複数のブロックの各々を前記分類手順による分類結果に応じた態様で表示する情報を前記コンテンツに関連付けて表示する付加情報表示手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。 a reception procedure for receiving selection of specific information from a user;
a classification procedure for classifying information included in content using an index related to the selected specific information;
an additional information display step for displaying, in association with the content, information for displaying each of the plurality of blocks obtained by dividing the content in a manner corresponding to the classification result of the classification step;
An information processing program characterized by causing a computer to execute
前記指標を用いて前記コンテンツに含まれる情報が第1の情報であるか第2の情報であるかの分類を行う
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理プログラム。 The classification procedure includes:
2. The information processing program according to claim 1 , wherein information contained in said content is classified as first information or second information using said index.
前記分類手順は、
文字と指標値とが互いに関連付けられた情報を含む辞書から前記コンテンツに含まれる前記情報に対応する指標値を抽出し、抽出した指標値に基づいて、前記コンテンツに含まれる情報が前記第1の情報であるか前記第2の情報であるかを判定する
ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理プログラム。 The information included in the content includes character information,
The classification procedure includes:
extracting an index value corresponding to the information included in the content from a dictionary including information in which characters and index values are associated with each other; 3. The information processing program according to claim 2 , wherein it is determined whether the information is information or the second information.
前記特定情報の選択として、複数の特定情報の選択を受け付け、
前記分類手順は、
前記複数の特定情報に各々関する複数の指標を用いて前記コンテンツに含まれる情報を分類する
ことを特徴とする請求項1~3のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。 The reception procedure includes:
Receiving selection of a plurality of specific information as the selection of the specific information,
The classification procedure includes:
4. The information processing program according to any one of claims 1 to 3, wherein the information included in the content is classified using a plurality of indices relating to each of the plurality of specific information.
ことを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理プログラム。 3. The information processing program according to claim 1, further causing a computer to execute a content display procedure for displaying information included in the content in a manner according to the classification result of the classification procedure.
前記分類手順による分類結果に応じた態様は、文字の色、サイズ、およびフォントのうち少なくとも一つの変更による強調表示を含む
ことを特徴とする請求項1または5に記載の情報処理プログラム。 The information included in the content includes character information,
6. The information processing program according to claim 1 , wherein the aspect according to the classification result of the classification procedure includes highlighting by changing at least one of character color, size, and font.
前記選択された特定情報に関する指標を用いてコンテンツに含まれる情報を分類する分類部と、
前記コンテンツを分割した複数のブロックの各々を前記分類部による分類結果に応じた態様で表示する情報を前記コンテンツに関連付けて表示する表示処理部と、を備える
ことを特徴とする情報処理装置。 a reception unit that receives selection of specific information from a user;
a classification unit that classifies information included in content using an index related to the selected specific information;
and a display processing unit that displays, in association with the content, information for displaying each of the plurality of blocks obtained by dividing the content in a manner according to the classification result of the classification unit.
ユーザから特定情報の選択を受け付ける受付工程と、
前記選択された特定情報に関する指標を用いてコンテンツに含まれる情報を分類する分類工程と、
前記コンテンツを分割した複数のブロックの各々を前記分類工程による分類結果に応じた態様で表示する情報を前記コンテンツに関連付けて表示する付加情報表示工程と、を含む
ことを特徴とする情報処理方法。 A computer-executed information processing method comprising:
a receiving step of receiving selection of specific information from a user;
a classification step of classifying information included in the content using an index related to the selected specific information;
and an additional information display step of displaying, in association with the content, information for displaying each of the plurality of blocks into which the content is divided in a manner corresponding to the classification result of the classification step.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018148536A JP7231354B2 (en) | 2018-08-07 | 2018-08-07 | Information processing program, information processing apparatus, and information processing method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018148536A JP7231354B2 (en) | 2018-08-07 | 2018-08-07 | Information processing program, information processing apparatus, and information processing method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020024559A JP2020024559A (en) | 2020-02-13 |
JP7231354B2 true JP7231354B2 (en) | 2023-03-01 |
Family
ID=69618756
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018148536A Active JP7231354B2 (en) | 2018-08-07 | 2018-08-07 | Information processing program, information processing apparatus, and information processing method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7231354B2 (en) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7404416B2 (en) * | 2022-02-18 | 2023-12-25 | Lineヤフー株式会社 | Information processing device, information processing method, and information processing program |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007065745A (en) | 2005-08-29 | 2007-03-15 | Canon Inc | Document search method and document search device, and program |
JP2008033503A (en) | 2006-07-27 | 2008-02-14 | National Institute Of Information & Communication Technology | Highlight device and program |
JP2011086043A (en) | 2009-10-14 | 2011-04-28 | Kddi Corp | Word theme degree of association calculation device, program for word theme degree of association calculation, and information retrieval device |
US20120166441A1 (en) | 2010-12-23 | 2012-06-28 | Microsoft Corporation | Keywords extraction and enrichment via categorization systems |
JP2012203868A (en) | 2011-03-28 | 2012-10-22 | Toshiba Corp | Skim reading support system, skim reading support method and program |
JP2015032171A (en) | 2013-08-05 | 2015-02-16 | 株式会社 ミックウェア | Information processing device, information processing method and program |
JP2017054436A (en) | 2015-09-11 | 2017-03-16 | ヤフー株式会社 | Advertisement distribution apparatus and advertisement distribution method |
JP2018112853A (en) | 2017-01-11 | 2018-07-19 | 日本放送協会 | Topic classification apparatus and program therefor |
-
2018
- 2018-08-07 JP JP2018148536A patent/JP7231354B2/en active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007065745A (en) | 2005-08-29 | 2007-03-15 | Canon Inc | Document search method and document search device, and program |
JP2008033503A (en) | 2006-07-27 | 2008-02-14 | National Institute Of Information & Communication Technology | Highlight device and program |
JP2011086043A (en) | 2009-10-14 | 2011-04-28 | Kddi Corp | Word theme degree of association calculation device, program for word theme degree of association calculation, and information retrieval device |
US20120166441A1 (en) | 2010-12-23 | 2012-06-28 | Microsoft Corporation | Keywords extraction and enrichment via categorization systems |
JP2012203868A (en) | 2011-03-28 | 2012-10-22 | Toshiba Corp | Skim reading support system, skim reading support method and program |
JP2015032171A (en) | 2013-08-05 | 2015-02-16 | 株式会社 ミックウェア | Information processing device, information processing method and program |
JP2017054436A (en) | 2015-09-11 | 2017-03-16 | ヤフー株式会社 | Advertisement distribution apparatus and advertisement distribution method |
JP2018112853A (en) | 2017-01-11 | 2018-07-19 | 日本放送協会 | Topic classification apparatus and program therefor |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2020024559A (en) | 2020-02-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Calheiros et al. | Sentiment classification of consumer-generated online reviews using topic modeling | |
US9613268B2 (en) | Processing of images during assessment of suitability of books for conversion to audio format | |
KR102466489B1 (en) | Method and system for providing information to a user relating to a point-of-interest | |
US11599927B1 (en) | Artificial intelligence system using deep neural networks for pairwise character-level text analysis and recommendations | |
JP2003248676A (en) | Solution data compiling device and method, and automatic summarizing device and method | |
US8856109B2 (en) | Topical affinity badges in information retrieval | |
JP2017527881A (en) | System and method for identifying and proposing emoticons | |
US10991029B2 (en) | Background content suggestion for combination with identified items | |
Chen et al. | Experiment on sentiment embedded comparison interface | |
Jha et al. | Reputation systems: Evaluating reputation among all good sellers | |
Król et al. | Local government website usability on mobile devices: test results and recommendations | |
CN110647504B (en) | Method and device for searching judicial documents | |
JP7231354B2 (en) | Information processing program, information processing apparatus, and information processing method | |
JP2016177690A (en) | Service recommendation device, service recommendation method, and service recommendation program | |
Kulahcioglu et al. | Semantics-aware typographical choices via affective associations | |
Wanner et al. | ForAVis: explorative user forum analysis | |
US20210271637A1 (en) | Creating descriptors for business analytics applications | |
WO2023159766A1 (en) | Catering data analysis method and apparatus, and electronic device and storage medium | |
US11768867B2 (en) | Systems and methods for generating interactable elements in text strings relating to media assets | |
JP7405525B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP2002189845A (en) | Evaluation system and evaluation method | |
US12052474B2 (en) | Systems and methods for generating interactable elements in text strings relating to media assets | |
Hu et al. | An Interactive XAI Interface with Application in Healthcare for Non-experts | |
US11853341B2 (en) | Systems and methods for generating interactable elements in text strings relating to media assets | |
Datar et al. | A novel approach for polarity determination using emoticons: emoticon-graph |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20191101 |
|
RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20191108 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200819 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20210618 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210706 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210903 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220208 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220408 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20220823 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20221121 |
|
C60 | Trial request (containing other claim documents, opposition documents) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C60 Effective date: 20221121 |
|
A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20221130 |
|
C21 | Notice of transfer of a case for reconsideration by examiners before appeal proceedings |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C21 Effective date: 20221206 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230117 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230216 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7231354 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |